Jérémie Leitao

Jérémie Leitao

Managing Director Making Science France

Le paradoxe de la « qualité des données”

8 novembre 2022

Plus il y a de canaux d’interaction avec les clients, plus il y a de données à gérer pour obtenir des informations complètes et améliorer les activités marketing. L’utilisateur utilisant de plus en plus de canaux dans son parcours d’achat, l’intégration des données disponibles est devenue de plus en plus complexe et a rendu la question de la qualité des données encore plus pertinente.

Bonne nouvelle : Les résultats d’une nouvelle étude menée par Making Science, menée auprès de 602 décideurs marketing en France répartis équitablement dans trois secteurs clés : les services financiers, le secteur touristique et la vente au détail, révèlent que la moitié des entreprises françaises analysent leurs données en silos, signifiant qu’elles ne bénéficient pas d’une vision globale de leurs activités. 

En revanche, 11% des entreprises ne mesurent pas du tout leurs données. Si la quasi-totalité des entreprises françaises interrogées active leurs données, 58 % le font par le biais d’une analyse générale, ce qui témoigne d’un manque d’information granulaires. 

Ces résultats sont encourageants, mais l’étude confirme que les habitudes actuelles des entreprises ne garantissent pas la précision et la validité des données nécessaires pour obtenir les meilleurs résultats.

Dans la pratique, la faible qualité des données se traduit par une faible capacité à prendre des décisions stratégiques, ce qui signifie un ROI plus faible. En particulier en période d’incertitude, pendant lesquelles les responsables marketing doivent prouver qu’ils utilisent efficacement le budget disponible, il devient encore plus important de s’assurer que la qualité des données n’est pas seulement une valeur commerciale théorique, mais une pratique répandue au sein de l’entreprise.

Une priorité pour l’entreprise 

Il ne suffit pas qu’une entreprise ait une personne dédiée à la qualité des données. Les données sont une valeur d’entreprise, qui doit guider les choix de tous les départements à tous les niveaux de l’entreprise. Des réglementations externes sur l’utilisation des données aux procédures internes de collecte, toute l’entreprise doit être informée en détail. Il faut prendre conscience de l’importance de ce facteur, car il est déterminant pour la réussite des activités et l’obtention de résultats. 

75 % des entreprises confirment que des données inexactes les empêchent d’offrir une excellente expérience client. Il est donc important que toutes les équipes soient impliquées dans la stratégie de l’entreprise en matière de données.

Complétude des données

La plupart des erreurs en matière de données proviennent de données incomplètes ou manquantes. C’est pourquoi il est important d’effectuer un suivi constant et d’obtenir des analyses granulaires. Cela permet de comprendre quelles actions marketing sont efficaces et lesquelles ne le sont pas, d’identifier les canaux qui génèrent le plus d’interactions, de pouvoir mesurer le retour sur investissement des activités numériques réalisées et d’optimiser votre contenu en fonction du comportement des utilisateurs.

Voici quelques exemples de mesures qui peuvent être effectuées au niveau de l’entreprise :

  • Conversions : le nombre de conversions dans une période de temps donnée
  • Croissance : le coût par acquisition réalisé
  • Valeur à vie du client : quelle est la « valeur » qu’un utilisateur donné apporte à l’entreprise, mesurable en fonction de la durée pendant laquelle cet utilisateur est susceptible de rester client de notre entreprise ?
  • Taux d’abandon

Comprendre les consommateurs, leurs habitudes et leur relation avec l’entreprise est essentiel pour la fidélité à la marque et la rentabilité à long terme. Apprenez-en davantage sur la maturité des données des entreprises française dans notre dernière étude.

Vous voulez en savoir plus ?
N’hésitez pas à contacter notre équipe d’experts sur l’adresse marcom@makingscience.com, nous sommes impatients de vous aider !